计算机视觉:关于Graph cuts的简介及相关资源
来源:互联网 发布:网络抄袭作家排行 编辑:程序博客网 时间:2024/05/22 21:10
【简介】
Graph Cuts 不等于 graph cut(如 min cut、normalized cut、RatioCut), 是最近在计算机视觉中研究和应用比较多的energy minimization(能量函数最小化)优化算法,典型的用于stereo matching, image restortion, texture synthesis等应用。
这个优化算法用来解 markov Random Field. 有实验<Comparison of Graph Cuts with Belief Propagation for Stereo, using Identical MRF Parameters>显示,Graph Cuts比用Belief Propagation更好,比用dynamic programming(只用1D求解), gradient decedent, simulated annealing, etc 要好得更多;特别是使用a-b-swap, 和a-expansion的时候。
【原理】
- <Fast Approximate Energy Minimization via Graph Cuts> (Boykov, Veksler and Zabih, PAMI '01),这篇paper是graph cuts的开山之作,系统介绍了如何构造graph和energy term来解stereo disparity, motion等问题,也比较直观的介绍了a-expansion。
- <GRAPH BASED ALGORITHMS FOR SCENE RECONSTRUCTION FROM TWO OR MORE VIEWS> (Kolmogorov's PhD thesis 04), 这篇论文是Kolmogorov的博士论文,实现了Graph CUT用于立体视觉的匹配,它改善了传统GRAPH CUT计算耗时的缺点,他还因此称为微软一员,专门从事GRAPH CUT在图像处理上的应用。
- <What energy functions can be minimized via graph cuts> (Kolmogorov PAMI '04). 本文首先介绍了需要通过graph cut最小化的能量函数的特性。虽然是二进制变量但是很容易推广到其他方面。详细描述了通过graphcut最小化的能量函数。并提供了最小化能量函数的通用构建。最后给出了最小化二进制能量函数的必要条件。
- <Interactive Graph Cuts for Optimal Boundary & Region Segmentation of Objects in N-D Images> (Boykov iccv01) 这篇paper讲怎么用graphcut来做image segmentation。
【应用】
Graph cuts最主要的应用是图像分割。
在Boykov 和 Kolmogorov 俩人的主页上就有大量的code。包括maxflow/min-cut、stereo algorithms等算法:
http://vision.csd.uwo.ca/code/
http://www.cs.ucl.ac.uk/staff/V.Kolmogorov/software.html
以及olga. Veksler的
http://www.csd.uwo.ca/faculty/olga/code.html
【toolkit】
- Lazy Snapping
- GrabCut
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